SPSS 통계 이용방법 가이드: 4일차 - 가설 검정 (t-검정, ANOVA)

SPSS 통계 이용방법 가이드: 4일차 - 가설 검정 (t-검정, ANOVA)

SPSS를 활용한 데이터 분석의 핵심은 **가설 검정(Hypothesis Testing)**입니다. 오늘은 두 집단 간의 평균을 비교하는 t-검정과 여러 집단의 평균을 비교하는 **ANOVA(분산 분석)**를 배우며, 데이터를 해석하는 방법을 익혀보겠습니다.

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1. 가설 검정이란?

가설 검정은 데이터 분석을 통해 가설(예: 두 집단의 평균이 차이가 있다)을 검증하는 과정입니다. 이를 통해 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 판단할 수 있습니다.

검정 종류:

• t-검정 (t-test): 두 집단 간의 평균 차이를 비교.
• ANOVA (Analysis of Variance): 세 집단 이상 간의 평균 차이를 비교.

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2. t-검정(T-test) 실행하기

실습: 남녀 간 시험 점수 비교

남학생과 여학생의 평균 시험 점수(Score)를 비교해보겠습니다.

1. 데이터 준비:
   • "Gender" 변수: 남성(1), 여성(2)
   • "Score" 변수: 시험 점수
2. t-검정 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test를 클릭합니다.
3. 변수 설정:
   • "Test Variable"에 시험 점수(Score)를, "Grouping Variable"에 성별(Gender)을 입력합니다.
   • "Define Groups" 버튼을 클릭하고 Group 1에 "1"(남성), Group 2에 "2"(여성)을 입력한 뒤 "Continue"를 클릭합니다.
4. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 출력 창에 t-검정 결과가 나타납니다.

결과 해석:

• Levene's Test: 등분산 가정 여부를 확인합니다.
  • Sig. 값이 0.05보다 크면 등분산을 가정할 수 있습니다.
• t-Test for Equality of Means: 평균 차이에 대한 p-값(Sig.)을 확인합니다.
  • p-값 < 0.05이면 두 집단 간의 차이가 통계적으로 유의미함을 의미합니다.

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3. ANOVA(분산 분석) 실행하기

실습: 세 학년 간 평균 점수 비교

1학년, 2학년, 3학년의 평균 점수(Score)를 비교해보겠습니다.

1. 데이터 준비:
   • "Grade" 변수: 1학년(1), 2학년(2), 3학년(3)
   • "Score" 변수: 시험 점수
2. ANOVA 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA를 클릭합니다.
3. 변수 설정:
   • "Dependent List"에 시험 점수(Score)를, "Factor"에 학년(Grade)을 입력합니다.
4. 옵션 설정:
   • "Post Hoc" 버튼을 클릭하고 Tukey 검정을 선택하면 그룹 간의 상세 비교가 가능합니다.
5. 결과 확인:
   • "OK"를 클릭하면 출력 창에 ANOVA 결과가 나타납니다.

결과 해석:

• ANOVA Table:
  • Sig. 값(p-값)이 0.05보다 작으면 집단 간 평균 차이가 통계적으로 유의미함을 의미합니다.
• Post Hoc Test:
  • Tukey 검정을 통해 어떤 집단 간에 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.

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4. 시각화를 통한 결과 이해

SPSS에서 **상자 그림(Boxplot)**을 활용해 t-검정이나 ANOVA 결과를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

상자 그림 그리기:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Boxplot을 선택한 뒤, 종속 변수(예: Score)를 y축에, 집단 변수(예: Gender 또는 Grade)를 x축에 배치합니다.
3. "OK"를 클릭하면 상자 그림이 출력됩니다.
   • 상자의 위치와 길이를 통해 집단 간의 평균과 분포 차이를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

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5. 오늘의 실습 목표

1. t-검정을 활용해 두 집단 간 평균 차이를 분석하세요.
2. ANOVA를 통해 세 집단 이상의 평균 차이를 비교해보세요.
3. 결과를 상자 그림으로 시각화하여 해석을 돕는 연습을 해보세요.

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6. 마무리

t-검정과 ANOVA는 데이터를 비교 분석하는 가장 기본적이면서도 중요한 통계 기법입니다. 오늘 배운 내용을 연습하며 데이터를 해석하는 통찰력을 키워보세요. 다음 5일차에서는 **회귀 분석(Regression Analysis)**에 대해 다룰 예정입니다.

궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 함께 해결해 드리겠습니다. 😊